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AI为数据中心提供支持加速数据中心智能

作者:admin 时间:1970-01-01 文章来源:未知

自2016年AlphaGo击败李世石以来,人工智能的能力开始被世界逐渐理解,人工智能开始下降。据Gartner称,到2020年,人工智能预计将减少180万个就业岗位。好消息是,它还将创造230万个就业岗位。如今,与AI相关的专利申请数量飙升,对AI芯片的需求也在增加。微软决定购买华为新开发的AI芯片,用于中国的数据中心。

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然而,人工智能技术的发展和应用还远未成熟。对于人工智能硬件,计算能力是技术实施的保证,这需要大量强大的数据中心提供基础支持。然而,传统数据中心存在许多难点,迫切需要利用人工智能来实现数据中心的革命。

事实上,人工智能的发展对于数据中心的支持是不可或缺的。与此同时,情报是未来发展能源基础设施的唯一途径。在这个过程中,人工智能还将帮助数据中心在智能化方向上发展。

数据中心和AI如何激发灵感?

数据中心的数千台服务器为人工智能所需的计算能力提供了物理基础。人工智能也将为数据中心带来新的变革,其积极影响有三个主要方面。

一是促进数据中心管理和控制。未来的数据开发势必会转向软件定义,但随着数据中心变得越来越复杂,手动处理能力和功能也越来越有限。如果使用人工智能来利用其学习能力和对过去管理数据的智能分析,则可以做出相当准确的决策。

第二是减少数据中心的能耗。数据中心是一个庞大的能源消费者,巨大的电力成本已经成为数据中心快速发展的瓶颈。许多互联网巨头的自建数据中心已经开始尽其所能降低能耗。人工智能技术可以充分计算PUE值,然后根据PUE值,哪些因素对其影响最大,然后对这些部分进行优化,从而达到降低能耗,提高数据中心效率的目的。 。

例如,Google使用DeepMind提供的AI技术来显着降低计算机房的能耗,相应地降低了PUE值。具体地,通过建立机器学习模型,预测机房PUE指标的趋势,从而指导制冷设备配置的优化,降低冷却的空闲功耗。这项技术可以将Google数据中心的总体功耗降低15%,并且可以节省大量成本。

第三是数据中心的数据处理。数据中心有大量数据,原始计算方法效率太低。通过AI技术的智能操作和维护,可以对这些数据进行深入分析,过滤,组织和构建各种仿真模型。这些处理过的数据可能会产生巨大价如果是数据中心的运行数据,则可以通过智能计算获得提高数据中心运维水平的机会;如果是数据中心存储的数据,则可以通过计算获得行业市场状况并分析人员特征。

数据中心的运营和维护变得越来越智能化

人工智能为数据中心提供了新的机会:在未来,可以构建智能数据中心来取代简单的重复劳动,在大量数据中提取常规信息,在大量程序中优化最佳解决方案,并选择大多数在复合数据环境中。优秀的模式。

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